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  • 课程> 人工智能> 深度学习
  • 深度学习基础教程

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    课程目录
    • 1. 课程说明 (免费)
    • 4:50
    • 2. 反向传播算法
    • 15:33
    • 3. 线性回归
    • 14:45
    • 4. 逻辑回归
    • 20:52
    • 5. 数据可视化
    • 9:32
    • 6. 简单神经网络
    • 27:05
    • 7. 用框架实现之前所有算法
    • 30:58
    • 8. 简单神经网络实现手写体识别
    • 22:08
    • 9. 卷积神经网络
    • 47:29
    • 【课程类型】技术教程 【难度级别】初级 【适合人群】所有人
    • 【课程介绍】
      接触数据挖掘的算法多年,近一两年开始用到深度学习的算法.我也是从0开始一点一点学的,在学习的过程中感觉现在的教程不太适合初学者,现有的教程或书,要么是大堆的数学公式,吓跑初学者,要么是大堆的代码淹死初学者,要么是大堆的理论比喻,迷惑初学者,要么是大堆很牛的东西(没有参考文献),打击初学者.我觉得,把数学原理弄明白,再能用代码实现算法,这是最主要的,这个课程就是为了帮助初学者实现这个目的.
    • 【课程目标】
      帮助本科生和低年级研究生的同学们尽快熟悉深度学习的知识,让大家快速进入写论文,发论文的状态.帮助对深度学习感兴趣的程序员兄弟们尽快上手,为大家做出落地的产品打基础.
    • 【课程计划】
      课程已经录完,共9次,随时可以上线.
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    执著
    1课程449学员
    某大厂一线程序员,从学校到公司一直专注于数据挖掘算法的落地.